^\s*(\d+(\.\d+)?([eE]\d+)?)\s*$

正则表达式`^\s*(\d+(\.\d+)?([eE]\d+)?)\s*$`用于匹配一个数字，可以是整数、小数或科学计数法表示的数字。以下是一个示例代码，演示如何使用该正则表达式进行匹配：

import re

pattern = r'^\s*(\d+(\.\d+)?([eE]\d+)?)\s*$'
input_string = '  3.14  '

match = re.match(pattern, input_string)
if match:
    print("Matched value: ", match.group(0))  # 输出：3.14
else:
    print("No match found.")

该代码首先导入了`re`模块，然后定义了正则表达式模式`pattern`和待匹配的字符串`input_string`。接下来使用`re.match()`函数进行匹配，并判断是否匹配成功。如果匹配成功，则打印匹配到的值。

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解释下正则表达式\[\s*-?\d+(\.\d+)?(\s*,\s*-?\d+(\.\d+)?)*\]([eE][-+]?\d+)?

正则表达式\[\s*-?\d (\.\d )?(\s*,\s*-?\d (\.\d )?)*\]([eE][- ]?\d )? 是用来匹配一串数字，可以包括正负号和小数点，并且可以使用逗号分隔多个数字。这个表达式还可以匹配科学计数法表示的数字。

- \s* : 匹配零个或多个空白字符。
- -? : 匹配可选的负号。
- \d : 匹配一个数字。
- (\.\d )? : 匹配一个小数点后面跟着一个数字的可选部分。
- (\s*,\s*-?\d (\.\d )?)* : 匹配零个或多个逗号分隔的数字，每个数字可以有可选的负号和小数部分。
- ([eE][- ]?\d )? : 匹配可选的科学计数法表示的数字，包括可选的大写或小写字母 "e"，可选的符号 "-" 或 " "，以及一个数字。

close all clear clc disp('***** 基于EKF的位置速度观测组合导航程序 *****'); disp('Step1:加载数据;'); load IMU_data200.mat %惯导原始数据 load Reference_data.mat %GPS测量数据 disp('Step2:初始化参数;'); %% 一些导航参数常数项 WIE = 7.292115e-5; % 地球自转角速度 r0 = 6378137.0; % 地球半径 EE = 0.0818191908426; % 偏心率 d2r = pi/180; % degree to radian r2d = 180/pi; % radian to degree dh2rs = d2r/3600; % deg/h to rad/s %% 导航坐标系下初始化姿态，速度，位置 yaw = (0)*pi/180;%航向角 pitch = 0*pi/180;%俯仰角 roll = 0*pi/180;%滚动角 cbn=eul2dcm(roll,pitch,yaw); cnb=cbn'; q=dcm2quat(cbn)'; Vn=0;%北向速度 Ve=0;%东向速度 Vd=0;%地向速度 V_last=[Vn Ve Vd]'; Lati = 31.4913627505302*pi/180;%纬度 Longi= 120.849577188492*pi/180;%经度 Alti = 6.6356;%高度 sampt0=1/200;%惯导系统更新时间 Rn = r0*(1-EE^2)/(1-EE^2*(sin(Lati))^2)^1.5; %子午圈曲率半径 Re = r0/(1-EE^2*(sin(Lati))^2)^0.5; %卯酉圈曲率半径 g_u = -9.7803267711905*(1+0.00193185138639*sin(Lati)^2)... /((1-0.00669437999013*sin(Lati)^2)^0.5 *(1.0 + Alti/r0)^2); g = [0 0 -g_u]';%重力 g0=9.80665; %% 卡尔曼滤波P、Q、R设置 % P的设置 std_roll = (5)*d2r; std_pitch = (5)*d2r; std_yaw = (60)*d2r; std_vel = 0.1; std_pos = 5; std_gyro = 3*0.5*dh2rs; % 陀螺随机漂移0.5度/小时 std_acc = 3*0.15e-3*g0; % 加表零偏0.15mg Pfilter = diag([std_roll^2 std_pitch^2 std_yaw^2 std_vel^2 std_vel^2 std_vel^2 (std_pos/3600/30/57.3)^2 (std_pos/3600/30/57.3)^2 std_pos^2 std_gyro^2 std_gyro^2 std_gyro^2 std_acc^2 std_acc^2 std_acc^2]); % Q的设置 std_Wg = 0.15*(2.909*1e-4); % 陀螺漂移噪声,度/根号小时转化成rad/根号秒 std_Wa = 0.21/60/3; % 加表漂移噪声 Qkf = diag([std_Wg^2 std_Wg^2 std_Wg^2 std_Wa^2 std_Wa^2 std_Wa^2]); G = zeros(15, 6); F = zeros(15); F_i=zeros(9,9); F_s=zeros(9,6); H = zeros(6,15); H(1:3,4:6) = eye(3); H(4:6,7:9) = eye(3); % R的设置 R = diag([std_vel^2 std_vel^2 std_vel^2 (std_pos/3600/30/57.3)^2 (std_pos/3600/30/57.3)^2 (std_pos)^2]);

这段代码是一个基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的位置速度观测组合导航程序的初始化部分，主要是对一些导航参数常数项进行初始化，并设置卡尔曼滤波的P、Q、R参数。具体内容如下：

1. 初始化一些导航参数常数项，如地球自转角速度、地球半径、偏心率等。

2. 初始化导航坐标系下的姿态、速度和位置，其中姿态使用欧拉角（yaw、pitch、roll）表示，速度和位置初始值设为0。

3. 初始化卡尔曼滤波的P、Q、R参数。其中P是状态协方差矩阵，表示状态量的不确定度，Q是系统噪声协方差矩阵，表示状态量的随机漂移噪声，R是观测噪声协方差矩阵，表示观测量的噪声。

4. 定义状态转移矩阵F、测量矩阵H和增益矩阵G等变量。

需要注意的是，这段代码的正确性还依赖于之前加载的IMU数据和GPS测量数据，以及之前定义的一些函数，比如eul2dcm和dcm2quat等。